超高清低光照图像增强：基于Transformers的开源项目介绍

超高清低光照图像增强：基于Transformers的开源项目介绍

LLFormer The code release of paper "AAAI Ultra-High-Definition Low-Light Image Enhancement: A Benchmark and Transformer-Based Method", AAAI 2023 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLFormer

本项目是一个开源的计算机视觉项目，主要使用Python编程语言开发。项目致力于解决超高清低光照图像的增强问题，通过先进的深度学习技术，特别是Transformer架构，来实现图像质量的提升。

项目基础介绍

项目名为LLFormer，是“Ultra-High-Definition Low-Light Image Enhancement: A Benchmark and Transformer-Based Method”论文的代码实现。该项目构建了一个大规模的超高清低光照图像增强数据库，并提出了基于Transformers的图像增强方法。LLFormer的核心设计包括轴基多头自注意力机制和跨层注意力融合模块，这些设计显著降低了计算复杂度。

核心功能

• 图像增强：通过Transformer架构，对低光照的超高清图像进行增强，改善图像的视觉效果。
• 大规模数据库：构建了包含4K和8K分辨率图像的大规模数据库，用于训练和测试图像增强算法。
• 性能比较：对当前流行的低光照图像增强算法进行了系统性的性能比较和评估。
• 预训练模型：提供了在不同数据集上预训练的模型，方便用户直接使用或进一步研究。

最近更新的功能

最近项目的更新主要包括以下几个方面：

• 代码和预训练模型的发布：项目在GitHub上发布了代码和预训练模型，使得研究人员和开发者可以方便地使用和进一步改进算法。
• 性能优化：对算法的性能进行了优化，提高了图像增强的质量和效率。
• 文档和示例的完善：项目的文档和示例代码得到了完善，使得新用户更容易理解和上手项目。

通过这些更新，LLFormer项目在超高清低光照图像增强领域继续保持领先地位，为相关研究提供了有力的工具。

LLFormer The code release of paper "AAAI Ultra-High-Definition Low-Light Image Enhancement: A Benchmark and Transformer-Based Method", AAAI 2023 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLFormer